class ASPP(nn.Module) def init(self, dim_in, dim_out, rate=1, bn_mom=0.1) super(ASPP, self).init() self.branch1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, padding=0, dilation=rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=4 rate, dilation=4 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=8 rate, dilation=8 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=12 rate, dilation=12 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch5 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=16 rate, dilation=16 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch6 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=20 rate, dilation=20 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True) ) self.branch7 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=24 rate, dilation=24 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True) ) self.branch8_conv = nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, 0, bias=True) self.branch8_bn = nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom) self.branch8_relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv_cat = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_out 8, dim_out, 1, 1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) def forward(self, x) [b, c, row, col] = x.size() conv1x1 = self.branch1(x) conv3x3_1 = self.branch2(x) conv3x3_2 = self.branch3(x) conv3x3_3 = self.branch4(x) conv3x3_4 = self.branch5(x) conv3x3_5 = self.branch6(x) conv3x3_6 = self.branch7(x) global_feature = torch.mean(x, 2, True) global_feature = torch.mean(global_feature, 3, True) global_feature = self.branch8_conv(global_feature) global_feature = self.branch8_bn(global_feature) global_feature = self.branch8_relu(global_feature) global_feature = F.interpolate(global_feature, (row, col), None, 'bilinear', True) feature_cat = torch.cat([conv1x1, conv3x3_1, conv3x3_2, conv3x3_3, conv3x3_4, conv3x3_5, conv3x3_6, global_feature], dim=1) result = self.conv_cat(feature_cat) return result用深度可分离卷积代替这段代码的3×3卷积

时间: 2023-09-19 18:11:48 浏览: 94
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deeplab V3和unet.zip_UNET全卷积_Unet网络结构_deeplab_sign4hs_unet deepla

可以将代码中的3x3卷积替换为深度可分离卷积，即将`nn.Conv2d`替换为`nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=in_channels, bias=True)`，其中`groups=in_channels`，表示每个输入通道都对应一个卷积核，实现深度可分离卷积。具体替换代码如下： ``` class ASPP(nn.Module): def __init__(self, dim_in, dim_out, rate=1, bn_mom=0.1): super(ASPP, self).__init__() self.branch1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, padding=0, dilation=rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=4 * rate, dilation=rate, groups=dim_in, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=8 * rate, dilation=rate, groups=dim_in, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=12 * rate, dilation=rate, groups=dim_in, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch5 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=16 * rate, dilation=rate, groups=dim_in, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch6 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=20 * rate, dilation=rate, groups=dim_in, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch7 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=24 * rate, dilation=rate, groups=dim_in, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch8_conv = nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, 0, bias=True) self.branch8_bn = nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom) self.branch8_relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv_cat = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_out * 8, dim_out, 1, 1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) def forward(self, x): [b, c, row, col] = x.size() conv1x1 = self.branch1(x) conv3x3_1 = self.branch2(x) conv3x3_2 = self.branch3(x) conv3x3_3 = self.branch4(x) conv3x3_4 = self.branch5(x) conv3x3_5 = self.branch6(x) conv3x3_6 = self.branch7(x) global_feature = torch.mean(x, 2, True) global_feature = torch.mean(global_feature, 3, True) global_feature = self.branch8_conv(global_feature) global_feature = self.branch8_bn(global_feature) global_feature = self.branch8_relu(global_feature) global_feature = F.interpolate(global_feature, (row, col), None, 'bilinear', True) feature_cat = torch.cat([conv1x1, conv3x3_1, conv3x3_2, conv3x3_3, conv3x3_4, conv3x3_5, conv3x3_6, global_feature], dim=1) result = self.conv_cat(feature_cat) return result ```
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class ASPP(nn.Module): def __init__(self, dim_in, dim_out, rate=1, bn_mom=0.1): super(ASPP, self).__init__() self.branch1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, padding=0, dilation=rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=4 * rate, dilation=4 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=8 * rate, dilation=8 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=12 * rate, dilation=12 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch5 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=16 * rate, dilation=16 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch6 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=20 * rate, dilation=20 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True) ) self.branch7 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=24 * rate, dilation=24 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True) ) self.branch8_conv = nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, 0, bias=True) self.branch8_bn = nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom) self.branch8_relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv_cat = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_out * 8, dim_out, 1, 1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), )用1×3卷积和3×1卷积代替这段代码的3×3卷积

nn.Conv2d(dim_in, dim_out, (1, 3), 1, padding=(0, 4 * rate), dilation=4 * rate, bias=True), nn.Conv2d(dim_out, dim_out, (3, 1), 1, padding=(4 * rate, 0), dilation=4 * rate, bias=True), nn.BatchNorm...

class ASPP(nn.Module) def init(self, dim_in, dim_out, rate=1, bn_mom=0.1) super(ASPP, self).init() self.branch1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, padding=0, dilation=rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=4 rate, dilation=4 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=8 rate, dilation=8 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=12 rate, dilation=12 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch5 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=16 rate, dilation=16 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch6 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=20 rate, dilation=20 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True) ) self.branch7 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=24 rate, dilation=24 rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True) ) self.branch8_conv = nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, 0, bias=True) self.branch8_bn = nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom) self.branch8_relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv_cat = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_out 8, dim_out, 1, 1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) def forward(self, x) [b, c, row, col] = x.size() conv1x1 = self.branch1(x) conv3x3_1 = self.branch2(x) conv3x3_2 = self.branch3(x) conv3x3_3 = self.branch4(x) conv3x3_4 = self.branch5(x) conv3x3_5 = self.branch6(x) conv3x3_6 = self.branch7(x) global_feature = torch.mean(x, 2, True) global_feature = torch.mean(global_feature, 3, True) global_feature = self.branch8_conv(global_feature) global_feature = self.branch8_bn(global_feature) global_feature = self.branch8_relu(global_feature) global_feature = F.interpolate(global_feature, (row, col), None, 'bilinear', True) feature_cat = torch.cat([conv1x1, conv3x3_1, conv3x3_2, conv3x3_3, conv3x3_4, conv3x3_5, conv3x3_6, global_feature], dim=1) result = self.conv_cat(feature_cat) return result用深度可分离卷积代替这段代码的3×3卷积

def __init__(self, dim_in, dim_out, rate=1, bn_mom=0.1): super(ASPP, self).__init__() self.branch1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, padding=0, dilation=rate, bias=True), nn....

class DeepLabHeadV3Plus(nn.Module): def __init__(self, in_channels, low_level_channels, num_classes, aspp_dilate=[12, 24, 36]): super(DeepLabHeadV3Plus, self).__init__() self.project = nn.Sequential( nn.Conv2d(low_level_channels, 48, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(48), nn.ReLU(inplace=True), ) self.aspp = ASPP(in_channels, aspp_dilate) self.classifier = nn.Sequential( nn.Conv2d(304, 256, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, num_classes, 1) ) self._init_weight()

整个模型由三个部分组成：首先是一个包含一个 $1\times1$ 卷积和 BN 层的网络，用于将低层特征图调整到 48 个通道；其次是一个 ASPP 模块，用于多尺度特征融合；最后是一个分类器，包含两个卷积层和一个 $1\times1$ ...

aspp unet代码

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=6, dilation=6) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels, out_...

def DeepLabV3Plus(input_shape = (256,256,3), num_classes = 3): inputs = Input(shape=input_shape) # Encoder encoder_output, skip_1, skip_2, skip_3 = encoder(inputs) # ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling) x = conv_block(encoder_output, 256, kernel_size=1) x = conv_block(x, 256, kernel_size=3, strides=1, dilation_rate=6) x = conv_block(x, 256, kernel_size=3, strides=1, dilation_rate=12) x = conv_block(x, 256, kernel_size=3, strides=1, dilation_rate=18) x = Conv2D(256, 1)(x) x = BatchNormalization()(x) # Decoder x = decoder(x, skip_1, skip_2, skip_3) # Output outputs = Conv2D(num_classes, 1, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model

2. ASPP（空洞空间金字塔池化）：通过使用不同的扩张率（dilation rate）来捕捉不同尺度的上下文信息。 3. Decoder：使用skip连接和上采样操作将特征重新恢复到原始尺寸。 4. 输出层：使用1x1卷积将特征图映射到目标...

resnet+aspp代码

self.conv_1x1_out = nn.Conv2d(in_channels=5 * out_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1) self.bn_out = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): size = x.shape[-2:] out_1x1...

Deeplabv3+中ASPP模块用1×3卷积和3×1卷积代替3×3卷积完整pytorch代码

def __init__(self, in_channels, out_channels=256, rates=[1, 6, 12, 18]): super(ASPP, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_...

ASPP模块代码

class ASPP(nn.Module): def __init__(self, in_channel, out_channel, rates=[6, 12, 18]): super(ASPP, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_...

SE+aspp+resnet+unet代码

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=6, dilation=6) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=12, ...

Python实现aspp

class ASPP(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(ASPP, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_...

Deeplabv3+中ASPP模块用深度可分离卷积代替3×3卷积完整pytorch代码

class ASPP(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels=256, rates=[6, 12, 18]): super(ASPP, self).__init__() # 1x1 convolution layer self.conv_1x1 = nn.Conv2d(in_channels, out_...

在pytorch环境中，向使用mobilenetv2为主干网络的deeplabv3plus模型的aspp模块中添加SE教程

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=rates[0], dilation=rates[0]) self.conv3 = nn.Conv2d(in_...

UnET+aspp的可运行代码

self.conv1x1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) self.conv3x3_1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, dilation=6, padding=6) self.conv3x3_2 = nn.Conv2d(in_channels...

SE+aspp+resnet代码

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=6, dilation=6) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=12, ...

在pytorch版本的deeplabv3plus加入SE注意力模块应该如何修改

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=atrous_rates[0], dilation=...

用pytorch写一个DeepLab v3+网络完整代码，并用金字塔卷积模块替换其中的DCNN模块，

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu1 = nn.ReLU() self.up_sampling = up_sampling if up_sampling: self.up = nn....

使用pytorch写一个deeplabV3

class ASPP(nn.Module): def __init__(self): super(ASPP, self).__init__() # 定义具体的 ASPP 模块结构 def forward(self, x): # ASPP 前向传播逻辑 return x # 定义解码器模块 class Decoder(nn.Module):...

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![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移
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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。